⑴ Redis数据库在哪些场景可以应用的到
redis开创了一种新的数据存储思路，使用redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。
redis常用数据类型
redis最为常用的数据类型主要有以下五种：
string
hash
list
set
sorted set
在具体描述这几种数据类型之前，我们先通过一张图了解下redis内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的：
首先redis内部使用一个redisobject对象来表示所有的key和value,redisobject最主要的信息如上图所示：type代表一
个value对象具体是何种数据类型，encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式，比如：type=string代表value存储的是
一个普通字符串，那么对应的encoding可以是raw或者是int,如果是int则代表实际redis内部是按数值型类存储和表示这个字符串的，当然
前提是这个字符串本身可以用数值表示，比如:"123"
"456"这样的字符串。
这里需要特殊说明一下vm字段，只有打开了redis的虚拟内存功能，此字段才会真正的分配内存，该功能默认是关闭状态的，该功能会在后面具体描述。通过
上图我们可以发现redis使用redisobject来表示所有的key/value数据是比较浪费内存的，当然这些内存管理成本的付出主要也是为了给
redis不同数据类型提供一个统一的管理接口，实际作者也提供了多种方法帮助我们尽量节省内存使用，我们随后会具体讨论。
下面我们先来逐一的分析下这五种数据类型的使用和内部实现方式：
string
常用命令：
set,get,decr,incr,mget 等。
应用场景：
string是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类，这里就不所做解释了。
实现方式：
string在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisobject所引用，当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisobject的encoding字段为int。
hash
常用命令：
hget,hset,hgetall 等。
应用场景：
我们简单举个实例来描述下hash的应用场景，比如我们要存储一个用户信息对象数据，包含以下信息：
用户id为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储，主要有以下2种存储方式：
第一种方式将用户id作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储，这种方式的缺点是，增加了序列化/反序列化的开销，并且在需要修改其中一项信息时，需要把整个对象取回，并且修改操作需要对并发进行保护，引入cas等复杂问题。
第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿，用用户id+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值，虽然省去了序列化开销和并发问题，但是用户id为重复存储，如果存在大量这样的数据，内存浪费还是非常可观的。
那么redis提供的hash很好的解决了这个问题，redis的hash实际是内部存储的value为一个hashmap，并提供了直接存取这个map成员的接口，如下图：
也就是说，key仍然是用户id,
value是一个map，这个map的key是成员的属性名，value是属性值，这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部map的key(redis里称内部map的key为field),
也就是通过 key(用户id) + field(属性标签)
就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。
这里同时需要注意，redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部map的成员很多，那么涉及到遍历整个内部map的
操作，由于redis单线程模型的缘故，这个遍历操作可能会比较耗时，而另其它客户端的请求完全不响应，这点需要格外注意。
实现方式：
上面已经说到redis
hash对应value内部实际就是一个hashmap，实际这里会有2种不同实现，这个hash的成员比较少时redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的hashmap结构，对应的value
redisobject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的hashmap,此时encoding为ht。
list
常用命令：
lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等。
应用场景：
redis
list的应用场景非常多，也是redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用redis的list结构来实现，比较好理解，这里不再重复。
实现方式：
redis
list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。
set
常用命令：
sadd,spop,smembers,sunion 等。
应用场景：
redis
set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。
实现方式：
set 的内部实现是一个
value永远为null的hashmap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。
sorted set
常用命令：
zadd,zrange,zrem,zcard等
使用场景：
redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted
set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted
set数据结构，比如twitter 的public
⑵ php中redis和memcached区别和应用场景
redis比memcached功能更多更强大,现在基本都是只用redis了.
利用redis的原子性可以给数据加锁
可以保存临时数据,比如短信验证码和session
可以用于实现简单的队列任务
可以实现排行榜功能
可以实现经纬度距离计算
........
当然不止这些,redis是一种key-value数据库,他的业务场景还可以自己扩展.
⑶ Redis 的主要应用场景有哪些
redis主要的应用场景适合所有数据在内存中操作的场景。
⑷ php redis 一般用于什么场景
redis 是将数据存储在内存中 比存储在数据库中 读取速度快 类似于 session
⑸ php 使用redis有什么用
速度可以提高很多，因为PHP太过于依赖MYSQL，但是MYSQL连接和读取又浪费太多时间，导致请求非常的慢，知道电脑原理就知道，读取数据，最快的是内存，然后是硬盘。REDIS相当于把数据放在内存里，所以不用MYSQL，而且是在内存里读取更快。
⑹ Redis应用场景
缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。共享Session：对于一些依赖 session 功能的服务来说，如果需要从单机变成集群的话，可以选择 redis 来统一管理 session。
消息队列系统：消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件，因为其具有业务 解耦、非实时业务削峰等特性。Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功 能基本可以满足。比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列。分布式锁：在分布式服务中。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。 当然还有诸如排行榜、点赞功能都可以使用 Redis 来实现，但是 Redis 也不是什么都可以做，比如数据量特别大时，不适合 Redis，我们知道 Redis 是基于内存的，虽然内存很便宜，但是如果你每天的数据量特别大，比如几亿条的用户行为日志数据，用 Redis 来存储的话，成本相当的高。
⑺ php redis 什么时候用
默认情况下，Redis
服务会提供
16
个数据库，PHPHub
使用
0
号数据库来做缓存，1
号数据库来做会话存储
-
Laravel
下配置
Redis
让缓存、Session
各自使用不同的
Redis
数据库_PHPHub
队列的话使用
Beanstalkd
最常用的就是缓存、队列，当然还有很多其它的，如归并计算、去重等。
我根据自己使用Redis的场景及个人最佳实践，整理了一篇文章，redis应用场景与最佳实践
比如网站抢购时，可以使用redis做队列，可以使用redis来代替session功能，还有可以拿redis中的无序集合做socket的客户端id存储。
⑻ redis适合什么场景
1、缓存。 缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。Redis提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略，所以，现在Redis用在缓存的场合非常多。（推荐：《 Redis视频教程 》）
2、排行榜。 很多网站都有排行榜应用的，如京东的月度销量榜单、商品按时间的上新排行榜等。Redis提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用。
3、计数器。 什么是计数器，如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等。为了保证数据实时效，每次浏览都得给+1，并发量高时如果每次都请求数据库操作无疑是种挑战和压力。Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景。
4、分布式会话。 集群模式下，在应用不多的情况下一般使用容器自带的session复制功能就能满足，当应用增多相对复杂的系统中，一般都会搭建以Redis等内存数据库为中心的session服务，session不再由容器管理，而是由session服务及内存数据库管理。
5、分布式锁。 在很多互联网公司中都使用了分布式技术，分布式技术带来的技术挑战是对同一个资源的并发访问，如全局ID、减库存、秒杀等场景，并发量不大的场景可以使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现，但在并发量高的场合中，利用数据库锁来控制资源的并发访问是不太理想的，大大影响了数据库的性能。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，如果设置返回1说明获取锁成功，否则获取锁失败，实际应用中要考虑的细节要更多。